• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.250-254
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• 2003

최근 몇 년 동안 이루어진 네트워크 및 인터넷 시장의 발전과 더불어 빈번히 발생하는 시스템에 대한 침입을 방어하기 위한 여러 도구들이 개발되어왔다. 이러한 도구들 중 침입탐지시스템은 시스템내의 불법침입을 탐지하는 시스템으로, 침입탐지시스템의 문제점인 과다한 오류경고메시지 발생으로 인하여 침입 판단의 어려움이 따르고 있다. 본 논문에서는 오류경고메시지의 축소를 위한 방법으로 인증된 네트워크 내부에서 발생하는 긍정오류 탐지를 축소하기 위해 각 서버의 취약성을 다수의 판단자에 의한 오탐 확률수치를 입력받아 퍼지기법을 이용하여 취합, 판단자의 불확실성을 감소시킨 필터링룰을 생성 및 적용하여 긍정오류 경고메시지를 축소시킬 수 있는 모델을 설계 및 구현하므로써 탐지의 정확성 향상에 활용할 수 있을 것이다

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.251-257
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• 2005

최근 들어 네트워크 침입탐지시스템은 정보시스템 보안에서 매우 중요하게 인식되고 있다. 네트워크침입시스템에 데이터마이닝 기법들을 활용하는 연구들이 활발하게 그동안 활발하게 진행되어 왔다. 하지만 단순한 데이터마이닝 기법의 적용만으로는 침입탐지시스템의 효과를 극대화 할 수 없다. 침입탐지시스템은 오류의 종류에 따라 조직에 미치는 영향이 매우 상이한 특징을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 침입탐지시스템의 오류의 특징에 따른 각기 다른 데이터마이닝 기법을 적용하는 방안을 제시하였다. 또한 국내에서 사용된 실제 네트워크를 통한 침입공격에 관한 데이터를 수집하고, 신경망, 귀잡적 학습법, 러프집합을 적용하여 국내 데이터 특성을 고려한 네트워크 침입탐지모형을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.927-930
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• 2002

본 논문에서는 중요 프로세스(privileged process)의 시스템 호출 순서(system call sequence)를 이용한 침입탐지 시스템을 제안한다. 기존 연구의 정상행위 기반 침입탐지 시스템은 정상행위를 모델링하여 시스템을 구성하고, 이와 비교를 통해 프로세스의 이상(anomaly) 여부를 결정한다. 이러한 방법은 모델링되지 않은 미지의 행위에 대한 적절한 판단을 행할 수 없으므로, 높은 오류율(false-positive/negative)을 보인다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 공격에서 공통적으로 나타나는 윈도우들을 수집하여 침입예상윈도우를 구축하고, 이를 기존의 침입탐지 시스템에 부가적으로 사용하여 효과적으로 오류율(false-positive/negative)을 낮출 수 있음을 보인다. 실험 결과 제안된 방법을 통한 침입탐지는 기존의 방법에 비해 공격 탐지율은 증가하고 정상행위에 대한 오류율은 감소하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.794-798
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• 2007

As the development of information technology and thus the growth of security incidents, so implement are coming out for defense the intrusion about the system. However the error detection program has got a difficulty to find out the intrusions because that has become so many false alert messages. In this study is how to reduce the messages for the false alerts which come from the internal of the network and using the Fuzzy techniques for reduce the uncertainty of the judge. Therefore it makes the model which can decrease false alert message for better detection.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.664-666
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• 2001

침입탐지의 종류를 탐지 방법 측면에서 구분해보면 크게 이상탐지와 오용탐지로 나뉘어진다. 침입탐지의 주된 목적은 탐지오류를 줄이고 정확한 침입을 판가름하는데 있다. 그러나 기존의 이상탐지와 오용탐지 기법은 그 방법론상에 이미 판단오류 가능성을 내포하고 있다. 이상탐지는 정상적인 사용에 대한 템플릿을 기초로 하므로 불규칙적인 사용에 대처할 수 없고, 오용탐지는 침입 시나리오라는 템플릿에 기초하므로 알려지지 않은 침입에 무방비 상태인 문제가 있다. 침입의 주요 목적은 관리자의 권한을 얻는 것이며 그 상태에서 쉘을 얻은 후 원하는 바를 행하는 데 있을 것이다. 그러므로 그 상태를 얻으려는 프로세스와 추이와 결과를 모니터링하여 대처하면 호스트기반 침입의 근본적인 해결책이 될 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 프로세스의 상태를 모니터링함으로써 컴퓨터시스템의 침입을 탐지하는 새로운 기술에 대해 제안하고 설명한다. 프로세스의 상태는 일반상태, 특권상태 관리자상태 등으로 구분되며, 시스템에 의해 부여된 실사용자ID, 유효ID, 실그룹ID, 유효그룹ID를 점검함으로써 이루어진다. 본 연구에서 모니터링에는 BSM을 사용하며, 호스트기반에서 사용한 프로세스의 상태 모니터링에 의한 침입탐지시스템 구현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.427-429
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• 2004

인터넷상에서 해킹도구들을 구할 수 있게 되고 이러한 정보들이 쉽고 빠르게 전파됨에 따라 쉽게 해킹을 시도할 수 있게 되었고 이로 인해 침입시도의 수가 급증하고 있다. 그 결과 침입탐지시스템(Intrusion Detection System, IDS)에서 발생하는 침입시도정보의 수도 늘어나고 있다. 또한 이렇게 생성되는 많은 침입시도정보들에서 긍정오류(false positive)와 같은 잘못된 침입시도정보들이 큰 문제이다. 침입으로 오인된 정보가 너무 많음으로 인해 네트워크 관리자가 정확하게 판단을 하여 대응하는데 많은 노력이 요구된다. 이러한 노력을 줄여주기 위하여 긍정오류와 반복되는 침입시도정보를 줄여주는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 필터링 시스템을 제안한다. 시스템 정보를 이용하여 위험이 될 수 없는 공격을 제거하여 관리자에게 정확한 정보를 전달하고 동일한 공격들을 제거하여 침입 시도정보의 수를 줄여 주는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.515-518
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• 2004

최근 들어 네트워크 침입탐지시스템은 정보시스템 보안에서 매우 중요하게 인식되고 있다. 네트워크침입시스템에 데이터마이닝 기법들을 활용하는 연구들이 활발하게 그 동안 활발하게 진행되어 왔다. 하지만 단순한 데이터마이닝 기법의 적용만으로는 침입탐지시스템의 효과를 극대화 할 수 없다. 침입탐지시스템은 오류의 종류에 따라 조직에 미치는 영향이 매우 상이한 특징을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 침입탐지시스템의 오류의 특징에 따른 각기 다른 데이터마이닝 기법을 적용하는 방안을 제시하였다. 또한 국내에서 사용된 실제 네트워크를 통한 침입공격에 관한 데이터를 수집하고, 신경망, 귀납적 학습법, 러프집합을 적용하여 국내 데이터 특성을 고려한 네트워크 침입탐지모형을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.283-286
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• 2006

안전한 네트워크를 운영하기 위해, 네트워크 침입 탐지에서 오탐지율은 줄이고 정탐지율을 높이는 것은 매우 중요한 일이다. 최근 얼굴 인식, 생물학 정보칩 분류 등에서 활발히 적용 연구되는 SVM을 침입탐지에 이용하면 실시간 탐지가 가능하므로 탐지율의 향상을 기대할 수 있다. 그러나 입력 값들을 벡터공간에 나타낸 후 계산된 값을 근거로 분류하므로, SVM만으로는 이산형의 데이터는 입력 정보로 사용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터마이닝의 의사결정트리를 SVM에 결합시킨 침입 탐지 모델을 제안하고 이에 대한 성능을 평가한 결과 기존 방식에 비해 침입 탐지율, F-P오류율, F-N오류율에 있어 각각 5.6%, 0.16%, 0.82% 향상이 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.144-148
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• 2003

A general administrator's response ability plunged in confusion as intrusion detection system like an existing Snort display much alert messages on administrator's screen. Also, there are some possibilities to cause false positive. In this paper, to solve these problems, we designed Web-based ID(Intrusion Detection) traffic analysis system using correlation, and implemented so that administrator can check easily whole intrusion traffic state in web which dividing into normal and intrusion traffic using Libpcap, Snort, ACID, Nmap and Nessus. As a simulation result, it is proved that alert message number and false positive rate are minimized.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.965-968
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• 2002

침입탐지 시스템은 전산시스템을 보호하는 대표적인 수단으로, 오용탐지와 비정상행위탐지 방법으로 나눌 수 있는데, 다양화되는 침입에 대응하기 위해 비정상행위 탐지기법이 활발히 연구되고 있다. 비 정상행위기반 침임탐지 시스템에서는 정상행위 구축 방법에 따라 다양한 침입탐지율과 오류율을 보인다. 본 논문에서는 비정상행위기반 침입탐지시스템을 구축하였는데, 사용되는 대표적인 기계학습 방법인 동등 매칭(Equality Matching), 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron), 은닉마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 구현하고 그 성능을 비교하여 보았다. 실험결과 다층 퍼셉트론과 은닉마르코프모델이 높은 침입 탐지율과 낮은 false-positive 오류율을 내어 정상행위로 사용되는 시스템감사 데이터에 대한 정보의 특성을 잘 반영하여 모델링한다는 것을 알 수 있었다.